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图像变换域数字水印技术研究

胡裕峰  
【摘要】: 互联网的高速发展和普及,加速了数字时代的到来,数字媒体内容如图像、文本、音频和视频等的存储与传播变得非常方便。数字多媒体信息的安全问题成为目前一个相当重要而富有挑战性的研究课题,数字水印技术在此背景下受到国际学术界和企业界的高度关注,成为信息安全领域发展最快的热点技术之一。 本论文以静态图像为研究对象,紧紧围绕不可见性、鲁棒性、盲检测技术等原则,在图像的变换域上研究适应于版权保护的鲁棒性强的水印算法。研究的内容主要包括以下几个方面: 1.针对水印图像和载体图像相邻像素的强相关性,提出了一种新的图像置乱方法。分析了置乱水印图像和置乱载体图像对数字水印系统的性能影响,设计了一种新的双混沌序列置乱的方法来置乱水印图像和载体图像。实验证明该置乱方法,应用到置乱水印图像时能提高水印系统的抗剪裁性能和安全性能;另外,为了试验置乱载体图像对水印系统的性能影响,在经典的NEC实验中加入置乱载体图像的步骤,进行水印嵌入和检测实验,结果表明置乱载体图像虽然能小幅度提高水印的相关检测值,但在抵抗最基本的JPEG压缩攻击中,载体图像置乱后的水印系统性能较未置乱时差且下降很快,会减弱水印系统的鲁棒性,得出了不适宜置乱载体图像来嵌入水印的结论。 2.在去相关性好的图像PCA变换域中提出了两种水印算法,即PCA域量化水印算法和PCA域零水印算法,并提出一种将PCA域零水印算法应用于网络多媒体版权保护的简单模型。 传统基于PCA的数字水印技术,在图像分块PCA变换后的主成分上加性地嵌入水印易导致水印化图像视觉失真,而且提取时需要原始图像,为此,本文提出了一种不易导致图像失真,并且提取时不需要原始图像的新的PCA域水印量化算法,该算法先将图像分块,然后进行PCA变换,在主分量上采用DM-QIM量化的方式嵌入水印。实验结果证明该算法比传统的PCA水印算法更能抵抗JPEG压缩和剪切攻击。 针对传统数字水印技术在图像中嵌入水印信息会导致图像一定程度上的失真,且图像受到各种攻击后难以提取出水印的问题,提出了一种零水印算法。该方法能在不导致图像失真的情况下起到版权保护的作用。其核心思想是:先对图像进行分块,进行PCA变换,得到图像的主要分量,基于Renyi映射生成混沌序列对图像主要分量进行位置置乱,比较置乱后相邻的主分量系数之间的大小生成特征水印。当对待认证图像进行认证时,用同样的方法提取该认证图像的特征水印,根据特征水印的相似率来判断图像的版权和所有权。实验结果表明,该算法有很好的不可察觉性,并对一些常见的攻击有很强的鲁棒性。 针对网络多媒体内容版权保护时需要盲检测和速度快的特点,将PCA变换域零水印算法改造为盲检测的,实验结果表明PCA域的盲检测水印算法和非盲检测水印算法,在JPEG压缩和加噪、滤波类的攻击下,水印化图像的主分量的系数之间的大小关系能较好地保持不变。两种算法检测到的水印相似率呈现出一致性,证明了选择主分量构造零水印算法有较强的鲁棒性。进一步介绍了将盲检测算法用于网络多媒体版权保护的简单系统模型,并阐述了系统的具体流程。 3.为了更好地实现彩色图像的版权保护,从理论上说明了应该选择彩色图像绿色分量嵌入水印,并提出了一种新的适应彩色图像的盲水印算法。该法先对宿主图像的绿色分量以8×8像素分块进行DCT变换,然后将二值水印图像用两个互不相关的伪随机序列扩频调制,为了最大限度地增强水印强度且不影响透明性,引入人眼视觉掩蔽因子,根据视觉掩蔽因子大小控制调制好的水印不同强度地嵌入到DCT变换域的中频子带系数上。该法通过比较两个伪随机序列和水印化图像的相关性大小来提取水印,不需要原始图像的参与,为盲水印算法。实验结果表明该算法对加噪、剪切、滤波和JPEG压缩有很好的鲁棒性,绿色分量嵌入水印抗JPEG有损压缩攻击的能力远远好于红色分量和蓝色分量。 4.寻找最优的适合嵌入水印的变换域是数字水印研究的重点之一,本文针对小波变换域不是图像轮廓边缘特征最佳表示的问题,利用更适合表示图像边缘轮廓特征的脊波变换域设计出两个新的图像脊波变换域水印算法,即脊波变换域低频奇偶量化水印算法和脊波变换域高频扩频水印算法。实验结果表明这两种算法在嵌入水印强度较大的情况下都不易引起水印化图像失真,且都有较好的鲁棒性。特别的,脊波变换域奇偶量化水印算法在抵抗JPEG压缩和滤波攻击方面鲁棒性很强,脊波变换域扩频水印算法在抵抗灰度增强或减弱、加噪攻击方面鲁棒性很强。


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